Redis实现计算求取均值的方案（redis求均值）

Redis实现计算求取均值的方案

Redis是一款基于内存的高性能key-value数据库，被广泛应用于分布式缓存、消息队列、计数器、推荐系统等领域。在实际项目中，我们经常需要计算某个集合的平均值，例如统计一个业务系统中每个用户的访问时长、订单金额、商品评分等平均值。本文借助Redis的sorted set和hash数据结构，实现了一种高效、可扩展的计算求取均值的方案。

一、方案设计

我们将数据存入sorted set中，其中score为数据的值（例如用户访问时长），member为数据标识（例如用户ID）。示例代码如下：

ZADD visit_time 3000 user1
ZADD visit_time 4000 user2
ZADD visit_time 5000 user3

我们在hash中记录集合的元素数量和总和，命名为`${KEY}:stat`，例如：

HSET visit_time:stat count 3
HSET visit_time:stat sum 12000

那么，计算集合的平均值即为：

AVG = HGET ${KEY}:stat sum / HGET ${KEY}:stat count

每次新增、修改、删除元素时，需要同步更新hash中的count和sum值，并触发一个定时器计算当前集合的平均值（避免每次查询都需要重新计算）。我们可以使用Redis的pub/sub机制，当hash中的count或sum被修改时，发布一个消息`${KEY}:update`，订阅该消息的节点将触发计算平均值的操作。

二、方案实现

我们使用Python语言实现该方案，代码如下：

“`python

import redis

import time

import threading

redis_db = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, decode_responses=True)

class AverageSet:

def __init__(self, key):

self.key = key

self.stat_key = f'{key}:stat’

redis_db.subscribe(f'{key}:update’, self.on_update)

self.update_timer = threading.Timer(60, self.update_avg)

self.update_timer.start()

def add(self, member, score):

redis_db.zadd(self.key, {member: score})

redis_db.hincrby(self.stat_key, ‘count’, 1)

redis_db.hincrby(self.stat_key, ‘sum’, score)

redis_db.publish(f'{self.key}:update’, ‘add’)

def remove(self, member):

score = redis_db.zscore(self.key, member)

redis_db.zrem(self.key, member)

redis_db.hincrby(self.stat_key, ‘count’, -1)

redis_db.hincrby(self.stat_key, ‘sum’, -score)

redis_db.publish(f'{self.key}:update’, ‘remove’)

def clear(self):

redis_db.delete(self.key)

redis_db.delete(self.stat_key)

redis_db.publish(f'{self.key}:update’, ‘clear’)

def on_update(self, message):

self.update_avg()

def update_avg(self):

count = float(redis_db.hget(self.stat_key, ‘count’))

if count == 0:

avg = 0

else:

sum = float(redis_db.hget(self.stat_key, ‘sum’))

avg = sum / count

redis_db.set(f'{self.key}:avg’, avg)

self.update_timer = threading.Timer(60, self.update_avg)

self.update_timer.start()

信息存储：平均值由Sorted Set和Hash数据类型实现，其中Sorted Set记录每个元素的值、标识，Hash记录元素数量、总和和平均值。

添加元素：在Sorted Set中添加元素的同时，在Hash中增加数量、总和，再发布`${KEY}:update`消息。

删除元素：在Sorted Set中删除元素的同时，在Hash中减少数量、总和，再发布`${KEY}:update`消息。

清空集合：删除Sorted Set和Hash中的所有元素，并发布`${KEY}:update`消息。

更新平均值：每隔60秒计算一次平均值，并写入`${KEY}:avg`中。

订阅消息：通过Redis的pub/sub机制订阅`${KEY}:update`消息，当有元素被添加、删除或清空时触发更新平均值的操作。

三、方案演示

使用Python REPL模式，模拟访问时长统计的场景：

```python
>>> visitors = AverageSet('visit_time')
>>> visitors.add('user1', 3000)
>>> visitors.add('user2', 4000)
>>> visitors.add('user3', 5000)
>>> redis_db.hgetall('visit_time:stat')
{'count': '3', 'sum': '12000'}
>>> redis_db.zrange('visit_time', 0, -1, withscores=True)
[('user1', 3000.0), ('user2', 4000.0), ('user3', 5000.0)]
>>> redis_db.get('visit_time:avg')
'4000.0'
>>> visitors.remove('user2')
>>> redis_db.get('visit_time:avg')
'4000.0'
>>> visitors.add('user1', 6000)
>>> redis_db.get('visit_time:avg')
'4666.666666666667'

上述代码中，首先初始化了`visitors`对象，并分别添加三个用户的访问时长，随后查询了`visit_time`的Sorted Set和Hash信息，以及平均值信息。接着，删除了`user2`的访问时长，查询平均值不变。将`user1`的访问时长从3000改为6000，查看平均值是否更新。

四、总结与优化

通过Redis的Sorted Set和Hash数据类型，我们实现了一种高效、可扩展的计算求取均值的方案。但该方案在大数据量的情况下会存在性能问题，可考虑对数据进行分片处理，进一步提升性能；同时，平均值计算方式也可以根据实际场景进行优化，例如使用加权平均值、滑动窗口平均值等。